yolov8添加Repvgg

### 如何在 YOLOv8 中集成或使用 RepVGG 模型 YOLOv8 已经引入了 RepVGG 的重参数化模块来增强其特征提取能力[^1]。以下是关于如何在 YOLOv8 中集成或使用 RepVGG 模型的具体方法： #### 替换标准卷积层为 RepVGG 块 为了在 YOLOv8 中集成 RepVGG，可以替换网络中的部分标准卷积层为 RepVGG 块。这可以通过修改 YOLOv8 的架构文件实现。 ```python import torch.nn as nn class RepVGGBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.act = nn.ReLU() def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) def replace_conv_with_repvgg(model, repvgg_block_class=RepVGGBlock): for name, module in model.named_children(): if isinstance(module, nn.Conv2d): new_module = repvgg_block_class( in_channels=module.in_channels, out_channels=module.out_channels, kernel_size=module.kernel_size[0], stride=module.stride[0], padding=module.padding[0] ) setattr(model, name, new_module) elif hasattr(module, 'children'): replace_conv_with_repvgg(module, repvgg_block_class) # 加载 YOLOv8 模型并替换卷积层 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'yolov8n') replace_conv_with_repvgg(model.model.backbone) ``` 上述代码展示了如何通过递归遍历模型结构并将标准卷积层替换为 `RepVGGBlock` 来完成集成过程[^4]。 #### 使用预训练权重初始化 RepVGG 模块 如果希望进一步提升性能，可以从 ImageNet 上加载预训练的 VGG 或 RepVGG 模型权重，并将其迁移到 YOLOv8 的相应层中[^2]。这种方法能够显著减少训练时间并提高收敛速度。 #### 性能优化与实验验证 根据最新研究，在某些场景下即使不采用深度可分离卷积，仅依靠传统的卷积方式配合高效的重参设计也能取得优于其他轻量化方案的效果[^3]。因此建议针对具体应用场景测试不同配置下的表现差异后再决定最终部署版本。 ---